市场机制、社会资本与共同富裕——基于中国多维减贫政策目标的视角.pdf

第 10 卷第 2 期2023 年 6 月经 济 学 报China Journal of EconomicsVol.10,No.2:276-307June 2023市场机制、社会资本与共同富裕1 基于中国多维减贫政策目标的视角尹俊2 孙博文3 陈强远4 陈心想51 本研究获得国家社会科学基金重大项目“习近平总书记关于贫困治理的思想和实践研究”(19ZDA002)和国家社科基金一般项目“中国特色社会学学术体系和话语体系研究”(19BSH002)的资助。2 尹俊,北京大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院研究员,E-mail:jyin 。3 孙博文(通讯作者),中国社会科学院数量经济与技术经济研究所绿色创新经济研究室副研究员,E-mail:sunbowen ;4 陈强远,中国人民大学国家发展与战略研究院副教授,E-mail:chqiangy 。5 陈心想,中央民族大学民族学与社会学学院教授,E-mail:chen_xinxiang 。摘 要党的十八大以来,中国开展的精准扶贫使得农村的多维贫困程度显著下降,继续改善农村多维贫困是新时期扎实推动共同富裕的重要环节和必要手段。本文在多维减贫政策目标下,考察了市场机制与社会资本的多维减贫效应及两者作用的关系。基于 2014、2016及 2018 年北京大学中国家庭追踪调查数据(CFPS),采用内生 Probit模型进行了实证分析。研究发现:以农地流转市场化为代表的市场机制与农村社会资本都表现出显著的多维减贫效应。进一步分析两者作用的关系发现,市场机制对社会资本的多维减贫效应具有显著替代作用,农地流转市场化水平越高,社会资本的多维减贫效应更弱,更具体地表现为对集体社会资本而非个体社会资本的替代效应。随着市场化转型的推进,集体社会资本的作用被弱化了,市场机制发挥着更为关键的多维减贫效应。异质性分析中,与区域市场化水平较低地区以及农地转入样本相比,区域市场化水平较高地区以及农地转出样本中市场机制对集体社会资本的替代作用更强。机制检验发现,市场机制和个体社会资本对各维度贫困都有一定的缓解作用,市场机制对集体社会资本的替代作用也较为稳健,但对个体社会资本的替代和互补作用在不同减贫渠道中均有体现。针对研究结论,本文提出了推动农地流转市场化、培育农村社会资本以及健全多维减贫机制的对策建议。关键词 共同富裕;多维减贫;市场机制;社会资本第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕0引言党的二十大报告指出,中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。作为一项长远目标,共同富裕是指全体人民在物质和精神等多方面的全面富裕。正如习近平总书记在中央财经委员会第十次会议上所强调的,促进共同富裕与促进人的全面发展是高度统一的。这就意味着共同富裕是一个多维的概念,其基础不仅包括物质生活富裕,还包括精神自信、环境的宜居宜业、社会的和谐和睦、公共服务的普及普惠、文化产品的丰富共享,即实现多维度的幸福生活和人的全面发展(沈扬扬等,2022)。党的十八大以来,中国开展的精准扶贫行动完成了消除绝对贫困的艰巨历史任务,也使得农村的多维贫困程度显著下降,标志着我国在实现共同富裕的道路上迈出了坚实的一大步。其原因在于,中国的精准扶贫并非只是单维度的收入脱贫,而是包括且不限于“两不愁、三保障”的多维减贫,这与共同富裕的多维要求和内涵本质上是一致的。多维减贫超越了唯收入论的单一维度的贫困治理思维,是个体全面发展和促进共同富裕的科学路径和重要的衡量尺度。因此,多维减贫既是中国精准扶贫时期的重要目标,也可作为新的时期扎实推动共同富裕的阶段性目标。在绝对贫困消除之后,相对贫困依然存在,中国发展不平衡不充分问题仍然突出,城乡、区域之间在收入分配、公共服务和社会保障等方面差距依然较大,实现农村地区相对低收入群体的家庭收入、健康、教育、资产及生活条件等综合福利改善依然属于多维减贫的范畴,换言之,在新的时期继续改善农村的多维贫困是促进共同富裕和实现乡村振兴的重要环节和必要手段(高强和孔祥智,2020;罗必良,2020)。在此背景下,本文基于党的十八大以来中国开展的精准扶贫行动,探讨成功推动农村多维减贫的科学机制和有效路径,为新的时期扎实推动共同富裕提供理论指引和经验参考。中国精准扶贫的实践证明,开展农村多维减贫必须建立健全政府、市场、社会共同参与的协同机制。党和政府作为多维减贫的主要执行者和领导者,承担着不可替代的关键角色,这方面已有共识,本文不再赘述。市场和社会在多维减贫中的作用同样不可忽视。一方面,市场力量发挥着重要作用。农村的市场化改革可以优化农村资源配置,比如健全农村商品流通与市场化交易机制,实现劳动力、土地等要素市场化,可以提高农民工资收入、经营性收入、土地流转财产收入和农地规模经营收入等,进而激活农村内生发展动力(黄征学等,2019)。另一方面,社会力量也发挥着重要作用。在广大农村地区,基于传统亲缘地缘血缘关系的社会关系网络等社会资本对于农民生产生活条件改善和乡村治理有着持续的作用,这也得到学界的基本共识。那么,随着农村市场化改革的深入推进,市场机制与社会资本作用的关系如何,替代抑或互补?对于这一问题,现有研究结论存在明显对立。一部分学772经 济 学 报2023 年 6 月者认为市场机制规则清晰、交易成本低,随着市场水平的提升将对社会资本产生替代作用,虽然这也是一个长期过程(Stiglitz,2000)。另一部分学者则认为,社会关系网络等社会资本在新生的市场机制形成过程中未完全被瓦解和替代,而是嵌入到市场机制中,继续发挥作用(Bian and Logan,1996)。比如,农村社会资本有助于降低信息不对称、获得亲友资源帮扶、提高融资能力、改善健康状况、推动土地流转等,还能助力民间出资修建学校、道路、桥梁、水利灌溉设施、民营养老院、民营社会福利机构,为农村提供公共产品(陆铭和李爽,2008;赵剑治和陆铭,2010)。实际上,对于市场机制与社会资本作用之间关系这一宏大命题的探讨并不容易,已有研究大多基于宏观视角,关注区域市场化指数(樊纲指数)对于农村社会资本作用的影响。本文则另辟蹊径,关注微观视角下的农村内部市场化、农村社会资本和多维减贫政策目标的关系,即基于 2014、2016、2018 年中国家庭追踪调查数据(CFPS)构建了农地流转市场化指数和农村多维贫困指数两项指标,并度量了个体和集体社会资本,进而回答以下两个研究问题:第一,农地流转市场化与农村社会资本是否都表现出显著的多维减贫效应?第二,农地流转市场化与农村社会资本作用的关系是替代还是互补,或者农地流转市场化对农村社会资本作用发挥的影响是什么?回答以上两个研究问题,对于构建政府、市场和社会协同发挥作用的多维减贫机制有着重要启示,也为新时期构建多维促进共同富裕的机制提供了理论参考。与既有研究相比,本文可能的贡献体现在:第一,研究视角上,本文考察了多维减贫的政策目标下市场机制与社会资本的作用及其相互关系。已有研究大多只从收入、消费或其他单一维度福利增加的视角,未考虑多维福利增加的问题。因此本文有助于为构建多维减贫机制、缓解农村多维贫困、提高农民综合福利、推进多维的共同富裕提供政策启示。第二,核心指标构造上,发展了现有研究的测量方法(de Souza Ferreira Filho and Horridge,2014),本文基于 CFPS 中农地流转参与情况和农地流转租金数据,首次构造了农村内部农地流转市场化指标,此外,还基于 A-F 框架构造了一个农村多维贫困评价指标体系、测度了农村多维贫困指数,并开展了实证分析。第三,研究方法上,基于农地流转市场化指标与社会资本的工具变量选择,采用内生 Probit 模型对有关命题进行实证检验,有效缓解了内生估计偏误问题,使得研究结论更加科学可靠。第四,研究内容上,关于市场机制与社会资本的关系研究,大部分学者将焦点放在了劳动力市场上、忽视了土地要素市场化的因素,或者采用宏观视角下的省级樊纲指数展开讨论、忽视了区域与农村内部市场化不同步的问题。本文扩展性地从农村土地要素市场化的视角,系统分析了农地流转市场化与社会资本的多维减贫效应,并探讨了农地流转市场化和农村社会资本的替代和互补关系。872第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕1文献述评与理论机制1.1 文献述评1.1.1 对市场机制与社会资本减贫效应的相关研究 现有研究认为,市场机制与社会资本在促进收入增加和减贫方面均发挥着关键作用。一是市场机制增收与减贫效应方面的研究。诸多研究探讨了市场化对收入增长的促进作用,但对市场化的定义和研究视角有所差异。张爽等(2007)采用樊纲指数探讨了外部区域市场化对农村家庭收入的影响,发现市场机制的增收效应显著。考虑到樊纲指数测度的是省一级层面的市场化指数(樊纲等,2007),不少学者选择其他代理指标测度农村市场化进程。比如,王晶(2013)采用非农就业比例对农村市场化水平进行测度,证实了增收效应的存在。陆铭等(2010)基于村庄非农就业情况和向外移民数量测度农村市场化,证实了消费促进效应。还有学者基于土地市场化视角,证实了土地流转的增收效应等(刘明辉等,2019)。二是社会资本减贫效应方面的研究。社会资本反映了个体与集体社会关系网络与资源获取能力。Grootaert(1999)指出,社会资本较高的农户更容易进入发达地区的劳动力市场,获得更高的市场收入。柯武刚和史漫飞(2000)发现,社会资本能够弥补市场中的“信息不对称”、降低交易费用,激励个体参与产品、信贷和劳动力市场交易,进而提高个人收入水平。还有类似研究证实了社会资本的直接减贫效应(帅昭文等,2020)、消费促进效应(Narayan and Pritchett,1997)、经济增长效应(Knack and Keefer,1997)等。此外,Coleman(1988)发现社会资本有助于为家庭子女提供更好的教育机会,并可以提高教育质量,创造人力资本。王丹利和陆铭(2020)还认为,农村社会资本对于公共产品供给有一定的促进保障作用。1.1.2 市场机制对社会资本作用的替代或互补关系研究市场机制与社会资本的作用关系是一个经典命题,涉及经济学与社会学的研究范式差异。经济学认为市场机制的核心是价格机制,人与人之间通过产品价格产生间接联系,而社会学进一步强调了人与人之间的直接互动关系。在促进经济社会发展与福利改善的进程中,市场机制与社会资本两者都扮演着关键角色,但也存在较为复杂的互动关系。一种观点认为两者存在互补关系。市场机制与社会资本之间互动嵌入,在市场化过程中社会资本作用得到强化。根据经典的“权力持续/精英循环”理论(Rona-Tas,1994),在市场化转型的过程中,社会资本非但没有消失,反而是深972经 济 学 报2023 年 6 月度嵌入、协同发挥作用,好的一方面在于,社会资本充当了市场转型摩擦中的“润滑剂”作用,两者协同发挥互补作用,但坏处在于社会关系网络或政治权力在市场化进程中持续主导资源配置,造成严重的资源错配和腐败问题。现有研究也发现了这一关系,在中国由计划经济体制向市场经济体制转型的过程中,社会资本持续深入地“嵌入”市场化进程,导致市场化对社会资本作用的发挥表现出持续促进作用(边燕杰和张文宏,2001);社会资本并没有因为市场化水平的提升而消失,而是会依托于计划经济时代形成的权威体系深度“嵌入”市场化进程,为市场化提供道德规范、信任互惠以及其他市场需求的有价值资源,而且相关资源的获得都依赖于社会资本的培育,单凭市场可能无法实现(张文宏和张莉,2012)。Knight and Yueh(2002)采用中国的城市调查数据研究了社会资本在劳动力市场上的作用,发现社会资本在私有部门的回报率高于国有部门,这在很大程度上意味着社会资本“嵌入”到劳动力市场之中。张顺和程诚(2012)同样在劳动就业市场上证实了市场化对社会网络资本收入促进作用的强化。王晶(2013)研究了农村地区市场化对社会资本作用的影响,发现社会网络、社会信任等社会资本具有显著的收入促进效应,且农村市场化显著强化了社会资本的这一效应,两者之间表现出显著的互补作用。另一种观点认为两者存在替代关系。市场化削弱了社会资本作用的发挥,社会资本与市场化机制的资源配置作用发挥是独立且不相容的,两者存在此消彼长的替代关系(Nee,1996)。根据“权力转移/精英再生”理论(Szelenyi,1978),在市场化转型的进程中,原本依靠社会资本或者政治权力获得资源的精英,其地位会因为市场资源配置主体地位的提升而逐渐弱化。随着市场制度的不断完善,“规则型”治理的边际交易成本越来越低,市场逐渐成为资源配置的主要方式,成熟的法律、市场制度会对传统的社会关系网络构成冲击(王永钦,2006),基于社会关系网络的资源配置方式将会被削弱。比如,张爽等(2007)质疑了 Knight and Yueh(2002)的研究结论,以收入减贫为福利目标,发现市场化弱化了社会资本的效应,具有替代作用。陆铭等(2010)发现,随着中国农村市场化水平不断提升,互助、公民参与以及信任等三种社会资本未能帮助中国农村家庭抵御自然灾害对消费的负面冲击,农村市场化以及正式保险机制对传统社会资本这一非正式保险机制产生了替代作用。1.1.3 影响市场机制与社会资本作用关系的外部约束条件进一步研究发现,市场机制对社会资本作用发挥的影响,在不同的经济社会条件下有所差异,关键取决于两个因素:市场化程度与社会资本的结构属性(张文宏和张莉,2012;边燕杰等,2012)。一方面,在市场化程度较低的阶段,社会资本可以充当市场化转型进程中的“润滑剂”促进市场交易完成,这意味着市场机制和社会资本之间存在互补关系(张克中,2005)。随着市场化程度的提082第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕高,市场交易规则更加清晰、交易成本也更低,导致市场机制对交易成本相对较高的社会资本产生替代作用。另一方面,根据结构属性分类,社会资本可以分为私人属性与公共属性,市场机制对私人属性的个体社会资本(Bourdieu,1986)与公共属性的集体社会资本(Putnam,1995)影响存在差异。集体社会资本具有典型的公共产品属性,能在一定程度上弥补“信息不对称”问题,降低交易费用、激励个体在产品、信贷和劳动力市场上进行交易,因此与市场机制可能表现出替代关系。而个体社会资本可利用“人情”关系网络获得社会资源,这一作用可能会超过集体社会资本的信息供给作用(边燕杰,2004),尤其在以血缘、亲缘和地缘为纽带的农村地区,人情关系是乡村社会关系网络的核心,使得市场机制与社会资本可能表现出一定的互补关系。基于以上文献综述,下面提出本文的理论机制。1.2 理论机制1.2.1 市场机制与社会资本的多维减贫效应 多维贫困的症结点在于能力贫困(Sen,1985),不仅体现为收入/消费这一结果变量的贫困属性,还与教育等人力资本、农村公共基础设施(道路、供水、供电、供气)和社会保障等公共品的供给保障密切相关。我们认为市场机制与社会资本都有助于促进多维减贫。一方面,市场机制的不断完善有助于农民通过农产品市场化交易、外出打工、农地流转等渠道获得经营性收入、工资性收入、财产性收入等,有助于降低家庭贫困,并提升公共产品的供给。另一方面,社会资本不仅有助于农民通过社会关系网络提高资源获得能力、促进收入增长,还有助于吸引民间资本投入,修建道路、供水供电设施、学校、养老机构等,成为农村公共产品供给的重要渠道和补充。进一步分类来看,无论是集体社会资本还是个体社会资本,都有多维减贫效应,集体社会资本更多反映的是其他人的社会关系网络对多维减贫的促进作用,个体社会资本则更多反映的是私人社会网络对多维减贫的促进作用,两者的作用可能存在一定差异,但都有正向的促进作用。因此我们认为,市场机制与农村社会资本都可能存在多维减贫效应,对于构建多维减贫机制均至关重要。据此,提出假设 1。假设 1:市场机制与社会资本均表现出多维减贫效应。1.2.2 市场机制与社会资本多维减贫效应之间的关系相关研究提示我们,探讨市场机制与社会资本的作用关系需要分情况讨论。在现有研究的基础上,本文试图构建市场机制影响社会资本多维减贫效应的综合理论框架:从制度经济学的视角看,随着中国农村市场化转型的深入推进,市场交易机制规则更清晰、交易成本会更低,使得市场机制逐渐对社会资本182经 济 学 报2023 年 6 月产生愈加明显的替代作用。进一步从社会资本的公共属性和私人属性来看,结合社会资本具有的“信息”和“人情”双重功能(边燕杰和张文宏,2001)可知,其公共产品属性越强、外部性越大,则“信息”供给能力越强,依赖于集体社会资本便可以很好地减少道德风险、逆向选择问题,这与市场机制的属性相似,因此两者存在替代关系。还有一种解释,根据费孝通(1985)的“差序格局”理论,农村社会关系网络中家庭相对缺乏自己与他人的概念、仅存在圈内人与圈外人之分,强调社会资本的公共属性。而市场机制会加剧圈内人竞争、使得圈内主体成为事实上的利益圈外人,长此以往,市场制度将会替代传统人情,进而影响社会结构。但市场机制与个体社会资本的作用之间可能存在互补关系,这与“人情”关系网络对家庭资源获得的保障作用不无关系,比如,家庭通过社会关系网络提高了外出务工概率、促进熟人间土地流转等,个体社会资本深度嵌入了市场机制,因此发挥了互补作用。据此,提出假设 2。假设 2:随着市场化水平的提升,市场机制对社会资本的多维减贫效应具有显著替代作用,但主要表现为对集体社会资本而非个体社会资本的替代,即市场化水平越高,集体社会资本的多维减贫效应更弱。2研究设计2.1 计量模型 鉴于被解释变量的二值属性,建立面板 Probit 模型开展实证分析:Pr(MPIit=1)=0+1SCit+2RMit+3SCit RMit+X+it(1)其中,MPI 为家庭多维贫困指数。Pr(MPIit=1)表示在 t 年第 i 个家庭发生多维贫困概率。核心解释变量为农村市场化 RM 和农村社会资本 SC,两者交互项SCitRMit用以检验农村市场化与社会资本作用之间的关系,交互项系数为正则意味着两者在多维减贫方面存在替代效应,反之则存在互补作用。X 为控制变量,对一系列个体、家庭以及村庄维度变量进行控制,it为残差项。(1)被解释变量:家户多维贫困指数(MPI)。基于 Sen(1985)的多维贫困理论并借鉴联合国开发计划署多维评价指标体系,表 1 构建了包含收入、健康、教育、资产和生活状况指标在内的多维贫困评价体系。采用等权赋值法确定指标权重,282多维贫困评价指标体系的权重赋值方法较多,应用较多的权重赋值方法包括等权赋值法、BP 神经网络法、主成分分析法等。采用当前国内外普遍认可的维度与指标等权重法,即在维度等权重的条件下,再在各维度下给予每个指标相同的权重。更重要的是,这种等权重方法权衡了各指标对家庭资产贫困贡献度大小,确保不同年度数据结果连续可比性。第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕并基于 A-F 方法框架(Alkire and Foster,2011)测度了多维贫困指数 MPIK。MPIK 中的 K 代表多维贫困虚拟变量设定的临界值,其中 K(0,1),K=1/2 则意味着超过一半的指标处于贫困剥夺状态。K 越大多维贫困标准越严格、多维贫困发生率越低。表 1 多维贫困评价指标体系一级指标编号二级指标CFPS 调查问卷贫困剥夺标准界定收入1人均纯收入家庭人均纯收入低于 2300 元(根据 2010 年可比价调整),则认为存在收入剥夺。健康2健康状况您认为自己的健康状况如何?1.非常健康;2.很健康;3.比较健康;4.一般;5.不健康。选项为 4,5教育3受教育年限您的受教育程度:1.文盲/半文盲;2.小学;3.初中;4.高中;5.大专;6.大学本科;7.硕士;8.博士。选项为 1,2生活状况4做饭用水您家做饭用的水最主要是:1.江河湖水;2.井水;3.自来水;4.桶装水/纯净水/过滤水;5.雨水;6.窖水;7.池塘水/山泉水;77.其他。选项为 1,2,5,65通电您家通电的情况是怎样?1.没通电;2.经常断电;3.偶尔断电;4.几乎未断电。选项为 1,26燃料您家做饭用的最主要燃料是:1.柴草;2.煤炭;3.罐装煤气/液化气;4.天然气/管道煤气;5.太阳能/沼气;6.电;77.其他做饭燃料。选项为 1,27住房状态您家目前存在下列哪些住房困难情况?1.12 岁以上的子女与父母同住一室;2.老少三代同住一室;3.12 岁以上的异性子女同住一室;4.有的床晚上架起白天拆掉;5.客厅里也架起了睡觉的床;77.其他住房困难;78.没有上述困难情况。选项为 15382具体方法思路是,首先构建剥夺矩阵 h,其矩阵的基本元素取值为:若 yijzj(第 i 户家庭在第 j 项福利指标上遭受剥夺),那么 hij=wij;若 yijzj(第 i 户家庭在第 j 项福利指标上未遭受剥夺),则 hij=0;yij表示 i 户家庭在 j 项福利指标的赋值水平,zj表示第 j 项福利指标的剥夺临界值或者贫困线,wj表示第j 项福利指标的权重j=1wj=1。在剥夺矩阵 h 的基础之上,可进一步构建剥夺得分列向量 c=(c1,c2,cn),计算家庭剥夺得分,其中 ci=jhij,表示第 i 户家庭的剥夺得分 MPI(0,1)。经 济 学 报2023 年 6 月续表一级指标编号二级指标CFPS 调查问卷贫困剥夺标准界定资产8农用机械您家有哪些农用机械?1.拖拉机;2.脱粒机(包括打稻机);3.机引农具;4.抽水机(包括水泵);5.加工机械;77.其他固定资产;78.以上都没有。数值为 78 被剥夺,2016 及2018 年问卷调整为农用机械价值,若为 0 则被剥夺。9耐用消费品您家有下列物品吗?1.汽车;2.电动自行车;3.摩托车;4.电冰箱、冰柜;5.洗衣机;6.电视机;7.家用电脑;8.组合音响;9.摄像机;10.照相机;11.空调;12.手机;13.值钱家具;14.高档乐器;77.首饰等其他耐用消费品;78.以上都没有。数值为 78 被剥夺,2016 及2018 年问卷调整为农用机械价值,若为 0 则被剥夺。(2)核心解释变量一:市场机制。本文从农村要素市场化的角度寻找市场机制的代理变量。已有研究大多基于农村非农业就业的劳动力要素市场视角,缺乏从土地要素市场视角的分析。本文则从农地流转市场化的视角对市场机制开展分析。农地流转市场化程度,已有研究主要是从是否签订市场化合同契约、交易对象是否是熟人等角度进行评价,而这两个方面都与农地流转租金相关。一方面,签订市场化合同契约代表着更高的市场交易属性,由于价格机制是市场机制的核心,因此更高的市场交易属性也意味着农地流转租金这一价格信号能够有效反映农地的市场供求状况和资源稀缺程度。虽然理论上根据经典地租理论,农地流转租金决定于土地价值,但是若缺乏规范的土地市场和市场化合同契约的保障,就可能出现农地流转租金远低于市场均衡价格的情况,无法反映出土地的价值。另一方面,熟人交易主要依赖社会关系网络开展土地流转,代表着较低的市场水平,因此存在大量的农地流转租金价格为零或者远低于市场均衡价格的情况。综上,虽然农地流转租金价格也会受到级差地租等多个因素的影响,但总体而言,市场化程度越高则平均租金水平越高(de Souza Ferreira Filho and Horridge,2014),市场化程度较低的情况下,农地流转租金价格则会远低于市场均衡价格(Ma et al.,2015)。因此,本文借鉴以往的研究(Wang et al.,2015;罗必良等,2017;仇童伟等,2019,2020),将农地流转租金的价格作为农村要素市场化的代理变量,即农地流转租金越高,农村要素市场化程度越高。借鉴 de Souza Ferreira Filho and Horridge(2014)的做法,本文基于CFPS 数据中农地租金数据,估算单位面积租金指标 b,构造了基于农地流转市场化的市场机制和,分别采用村庄租金中位数 cid_zcmar 以及均值 cid_zcaar 表示,根据以下公式测算:482第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕b=ac d(2)其中,b 为家户农地流转价格或单位农地面积租金收入,a 为家户农地流转租金总收入,c 为人均农地面积,d 为家户人口数量。具体计算过程说明如下:第一,基于租金收入而非支出数据。原因在于,租金收入来源比较明确,租金收入的唯一来源是农地流转出去,且大多属于“一对一”而极少存在“一对多”情况,方便计算平均租金收入(图1(a)、图1(b)和图1(c)。相比而言,租金支出情况复杂,除以“一对一”方式租赁土地外,存在农业大户“一对多”租用农地情况、难以估算单位农地租金支出数据。第二,基于家户人口规模估算农地面积。考虑到 2014 年之后无法从 CFPS 数据中得到连续的农地面积数据,鉴于此,采用各省人均耕地面积进行替代。为尽量避免测量误差带来的潜在估计偏误问题,后文将控制省级固定效应和人均耕地面积指标进行稳健性分析。(3)核心解释变量二:社会资本。限于数据指标,本文重点关注结构性社会资本(社会关系网络)而非认知性社会资本(如信任),并根据结构属性将其分为个体(家庭)社会资本及集体(村庄)社会资本两类。(1)个体社会资本lnrqzc,反映了个体或家庭人情社会关系网络,采用家庭人情支出取对数测算。参照已有研究(如马光荣和杨恩艳,2011;周广肃等,2014;陈浩和王佳,2016;谭燕芝等,2017;赵羚雅,2019;王强,2019),家庭人情支出是衡量家庭社会资本的重要代理变量,人情支出越高意味着家庭与亲朋、邻居交往越频繁,社会关系网络也越发达。而且,人情支出如婚丧嫁娶、升学、拜年、生孩子等一般具有“刚性支出”的特征,支出标准通常约定俗成,与风俗习惯相关,因而,人情支出金额能够很大程度上反映出支出渠道的数量,这体现了社会资本的网络特性。在 CFPS问卷中,问题设置为“过去 12 个月,您家因为亲朋好友家里有人结婚、考上大专/大学、生小孩、去世、拜年(给压岁钱)或者其他因素,总共出了多少人情礼?(元)”。也有研究认为,家庭收入是人情支出的重要影响因素(如赵剑治和陆铭,2010),应该使用人情支出的家庭收入占比这一变量,以剔除家庭收入的影响。这一指标的问题是,对于中西部收入偏低或者贫困程度较低的家庭而言,582中国家庭追踪调查数据(CFPS)仅涉及农地流转市场中的普通农户,没有涉及家庭农场、合作社以及企业等其他农地流转主体。农户是唯一的农地流入主体,农户可能从其他农户、家庭农场、合作社等流入农地。农户也是唯一农地流出主体,农户可能将农地流向其他农户、合作社或者家庭农场等。有学者指出,农地流转中的农地转入租金能够较好地反映家户层面的农地流转市场化程度。主要是因为,土地转入户被视为市场的主动行动者,转入户一般会根据需求而寻找合适的土地,并且大多不会专门寻求交易对象(仇童伟等,2019),本文由于无法识别土地租金支出的家户分布,则选择家户租金收入进行测算。经 济 学 报2023 年 6 月图 1 平均租金收入的计算资料来源:笔者绘制整理。由于人情支出的“刚性”特征,容易出现人情支出和收入的“倒挂”现象 收入低的家庭反而表现出更高的人情支出占比,也因此对应着更高的社会资本水平,这显然与事实不符。而且,本研究中鉴于被解释变量多维贫困指数中包含了家庭人均纯收入,若将人情支出占家庭收入比重指标作为核心解释变量,则会造成严重的内生估计偏误。鉴于以上分析,本文采用了人情支出绝对值的设定。(2)集体社会资本 lnrqzc_other,反映了社会资本的公共属性,借鉴张爽等(2007)的做法,将集体社会资本界定为“排除本家庭外的村庄其他家庭社会资本平均数”,这一设定既可以缓解集体社会资本的联立内生问题,也有助于反映集体社会资本公共产品属性和外部性特征,还能避免集体社会资本被村庄固定效应吸收。(4)其他控制变量。参照现有研究(Grootaert,1999;张爽等,2007;周广肃等,2014),影响家庭多维贫困的控制变量分为个体和家户两类。个体层面控制变量有:户主性别 gender(1=男;0=女),在中国农村传统的影响下,男性户主一般拥有更强的社会协调能力和更多社会资源;户主年龄 age,户主年龄越大,可682第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕能会体弱多病,不利于家庭生活水平的改善;户主受教育年限 edu,教育人力资本的积累是家庭摆脱贫困的长效机制,教育水平越高意味着较强的技能水平和机械操作能力,家庭贫困发生率往往越低;户主婚姻状况 marry(非独居=1,独居=0,非独居状态包括在婚、同居,独居状态包括未婚、离婚以及丧偶),良好的婚姻状况影响了家庭幸福感水平,有助于为促进家庭成员工作提供精神力量支持。家庭层面控制变量有:家庭土地是否征用 tdzy(1=是,0=否),农地征用补偿通过改善家庭收入促进多维减贫;家庭规模 fmlscale,反映了家庭成员人口数,家庭规模会直接降低人均收入水平,但也意味着更广泛的社会关系网络与务工规模都会对多维减贫产生影响。2.2 数据来源与统计描述本文使用的数据来自北京大学中国家庭追踪调查数据(CFPS)。CFPS 旨在通过追踪调查个体、家庭、社区三个层次的数据,对具体的经济活动、教育成果、家庭关系以及健康医疗等多个维度的内容进行调查,反映中国社会、经济和人口等方面的变迁。CFPS 覆盖全国 25 个省(区、市)(除新疆、西藏、青海、内蒙古、宁夏、海南和港澳台地区),采用三阶段不等概率的整群抽样设计,目标样本规模为 16000 户,调查对象为样本中的全部家庭成员,这 25 个省(区、市)的人口约占全国总人口(不含港、澳、台)的 95%,因此,CFPS 的样本可以视为全国性的样本,具有较好的代表性。CFPS 数据 2010 年正式开始调查访问,目前已经公开 2010 年、2012 年、2014 年以及 2016 年数据,部分公开到 2018 年的数据。基于相关指标数据的有效性筛选,遴选出 2014、2016、2018 三年不平衡面板数据,共计样本 10201 个。表 2 报告了主要变量内涵及统计描述特征。随着多维贫困标准 K 的提升(1/41/31/2),多维贫困程度也在逐渐增加,多维贫困发生率从 68.6%下降至 54.2%和 13.1%,农地租金中位数和均值分别从 2014 年的 221 元、257 元增加到 2018 年的 321 元、426 元,农地流转市场化水平不断提升,个体和集体社会资本水平也不断提升。782CFPS 问卷中涉及的问题是:您的受教育程度:1.文盲/半文盲;2.小学;3.初中;4.高中;5.大专;6.大学本科;7.硕士;8.博士。按照受教育年限法将教育水平划分为五个等级:A.文盲、半文盲人口,定义该人群的受教育年限为 3 年;B.小学,定义该人群受教育年限为 6 年;C.初中,定义该人群受教育年限为9 年;D.高中(包括普通高中、中专、职高等),定义该人群受教育年限为 12 年;E.大专及以上,由于实际调研过程中,该类人群几乎为 0,因此定义该人群受教育年限为 15 年。CFPS 问卷中的问题是:您的婚姻状况?1.未婚;2.在婚(有配偶);3.同居;4.离婚;5.丧偶,将 1,4,5 视为独居,其他视为非独居。经 济 学 报2023 年 6 月表 2 统计描述变量名称定义样本数均值标准差 最小值 最大值MPI025浅度多维贫困(K=1/4)1=是;0=否102010.6860.46401MPI033多维贫困(基准)(K=1/3)1=是;0=否102010.5420.49801MPI050深度多维贫困(K=1/2)1=是;0=否102010.1320.33801lncid_zcmar市场机制村庄农地流转租金中位数102012.4772.81907.091lncid_zcaar市场机制村庄农地流转租金平均值102012.7742.89007.108lnrqzc个体社会资本家庭 人 情 礼 支 出 取对数102017.3541.940011.51lnrqzc_other集体社会资本排除本家庭外的村庄其他家庭社会资本平均数取对数102017.9910.7712.94410.22gender户主性别1=男;0=女102010.5170.50001age户主年龄年龄1020144.2415.851698edu户主教育程度受教育年限102019.1842.428615Marry户主婚姻状况是否独居(1=独居,0=非独居)102010.6670.47101tdzy家庭土地征用1=征用,0=未征用102010.06140.24001fmlscale家庭规模家庭成员数量102014.6672.1871173实证分析3.1 工具变量基准回归 考虑到市场机制与社会资本的潜在内生问题,有必要选择合适的工具变量开展回归分析。遗漏变量、互为因果、测量误差等一系列因素产生内生性问题,导致估计偏误。一是遗漏变量问题。多维贫困指数的计算包含了家庭收入、健康、教育、资产以及生活等多方面的指标,控制变量的选择理应穷尽对相关变量的影响因素,但由于 CFPS 样本数据的局限性,这一要求难以满足。二是互为因果关系。多维贫困与农地流转市场化、社会资本之间也可能存在互动内生问题。家庭的贫困程度会在一定程度上影响其参与农地流转意愿,也会影响其社会关系网络。三是测量误差问题。对于农村市场化的测度方法较多,包括商品及要素层面的相关指标计算。本文从不同视角构造了农地流转市场化指数作882第 10 卷第 2 期 尹俊 孙博文 陈强远 陈心想:市场机制、社会资本与共同富裕为市场机制的代理变量,旨在缓解测量误差的内生估计偏误。此外,社会资本的测度方法也是纷繁复杂,即便在劳动力市场中对社会资本界定较为清晰的领域,也存在着社会网络、关系、资源等混杂的社会资本概念,导致研究结果莫衷一是。本文在变量设定与估计模型时,已在村庄层面的集体社会资本计算过程中排除了家庭因素,其联立内生性问题得到了缓解。为此,本文缓解内生问题的重点是寻求个体社会资本、农地流转市场化的工具变量。在从“相关性”及“外生性”的视角初步判定其有效性的基础上,进一步基于 ivprobit 模型中 Wald 内生性检验以及 AR 弱工具变量检验,对本文合适的工具变量进行遴选。一方面,个体社会资本的工具变量选择。根据现有研究,笔者整理了以下四个工具变量备选:(1)“正式组织参与”(IV1)。“正式组织参与”是家庭社会资本积累的重要方式,但可能对家庭贫困存在直接影响,留待检验。(2)“村庄信任平均水平”(IV2)。选用村庄层面的行为均值作为家庭层面的工具变量是常见做法(如高虹和陆铭,2010;丁冬等,2013)。IV2 的有效性体现在,村庄层面信任水平促进村庄公共活动参与,有效扩展了家庭层面的社会资本,满足了“相关性”特征;村庄层面信任水平反映了村庄整体公共活动活跃程度,也不直接影响家庭福利,满足“外生性”要求。另外,基于村庄信任这一认知性社会资本构造工具变量,也与本研究中的集体社会资本指标显著区分。(3)“祭祖扫墓”(IV3)。在中国尤其是农村,祭祖扫墓是重要的文化传统和习俗,对农民建立、维持和拓展社会网络具有积极影响,符合工具变量“相关性”要求;另外,在农村,无论富贵贫贱,亲朋好友均会一起祭祖扫墓,逢年过节参与祭祖扫墓更是不可或缺的一种仪式,符合工具变量“外生性”要求(赵羚雅,2019)。(4)“家庭是否参加选举”(IV4)。农户是否参加选举与农户家庭的社会资本相关,因为选举本身代表一种政治性社会资本,其结构、关系和认知等不同维度将会对农户社会资本产生影响;但是,农户是否参加选举与影响多维贫困的其他因素是无关的,因为国家规定年满十八周岁的公民均有选举权,具有法定外生性(车四方等,2019)。通过